2024年5月28日，正值MathWorks成立四十周年之际，MathWorks在北京召开了一年一度的MATLAB EXPO中国用户大会。

MathWorks中国区总经理曹新康表示，自诞生之日起，MathWorks就以推动研究工程创新和教育发展为使命，MATLAB EXPO大会则是MathWorks为各行各业爱好者提供交流的一次盛会。因此，每次用户大会的最大亮点都是来自用户的一线分享。相比于2023年8个用户分享，2024年的MATLAB EXPO直接将用户分享演讲翻倍增加至16个，从而让更多爱好者们有更充分的交流体验。

曹新康总结了目前全球科技的演进大趋势，包括软件无处不在、人工智能、自主系统、数字化转型以及万物电气化，MathWorks将不断优化MATLAB和Simulink平台，从而为用户提供更好的工具支持。

7个工作流成功关键

MathWorks 全球副总裁Richard Rovner做了题为《面向数字化工程的基于模型的设计：影响和方向》的主题演讲。

模型是对现实世界的抽象和简化描述，用于解决问题、预测结果或模拟系统行为，模型可以是数学模型、物理模型、计算机模型等形式。基于模型的设计范式以物理组件和系统的模型为中心，模型是设计、测试和实现活动的基础关键。正如Rovner所说，基于模型的设计在过去二十多年里一直是设计复杂系统的可靠和强大的框架，基于模型的设计正在使许多公司的技术专家设计出伟大的产品。

“在工作流程方面，我们看到了三个趋势：系统工程的增长、现代软件实践以及云计算的广泛应用。随着系统变得越来越复杂，更多的工程组织开始采用以软件为中心的思维模式，并将现代软件开发实践应用到工程工作流程中，同时AI正变得越来越根深蒂固，它被应用于整个系统开发过程中。云计算则为设计和仿真提供了新的可访问性和可扩展性。”Rovner说道。

Rovner提出了7个工作流成功关键，以及部分客户的实际案例，充分体现基于模型设计（MBD）的优势。

全面实现自动化：利用计算技术和软件模型自动化实现从设计到部署的整个流程。这包括基于模型的设计框架，其中围绕建模的仿真与分析是整个过程的核心，也是成功实现自动化的关键。

扩展到复杂系统：随着系统复杂性的增加，利用MBD处理大型模型和独立测试的组件，需要完善的API与其他第三方工具集成。

利用自动代码生成：目前有超过3700家公司利用自动技术生成数百万行无错误的代码。2022年底，英飞凌宣布与MathWorks在AURIX TC4x上开展合作。英飞凌科技ADAS、底盘和电子电气架构应用微控制器产品营销总监Marco Cassol表示：“MathWorks基于模型的设计功能在业界获得了广泛应用，可为此类芯片提供支持，让工程师在获得硅片之前即可更早地开始软件开发，并通过自动生成代码加快开发速度。”

尽早防止缺陷：MBD有助于使工程师能够在设计阶段早期发现和解决问题，这种早期检测有助于防止在开发后期出现代价高昂且耗时的错误。Rovner举例道，比如SAFT公司，就利用基于模型的设计对电池管理系统软件进行了UL认证。“SAFT公司利用MBD，实现了翻倍的开发速度，尽管这是他们第一个需要UL认证的项目，但是他们第一次尝试就通过了。”Rovner说道。

应用标准软件工作流程：在工程设计和开发中采用持续集成等标准软件工作流程。他们通过采用基于模型的设计（MBD）和持续集成/持续部署（CI/CD）工作流程，成功地提高了软件开发的效率和质量。使用Jenkins、GitHub以及MATLAB和Simulink进行CI/CD管道的构建，实现了工作效率的大幅提升。大陆汽车技术有限公司Martin Rompert就表示，“（我们已经）将所有操作都集成到MATLAB中。”

在云端设计和仿真：利用云计算资源进行设计和仿真，提高可访问性和扩展性。Rovner演示了在AWS上同时运行MathWorks、Elektrobit以及Synopsys三家公司的产品实现建模和仿真的工作流程。

利用AI设计系统：Rovner强调，MathWorks正在将AI整合到MBD的方方面面，还该从需求到设计以及最终的系统集成上。梅赛德斯奔驰公司，使用深度学习工具箱将训练网络导入MATLAB，然后将导入的神经网络转换为Simulink模型，使用仿真和Simulink验证固定模型后，将模型交给第三方软件集成商，他们将其与其他软件组件一起在ECU中完成了实现。这种自动化工作流程，使奔驰的AI开发速度提高了6倍。

Rovner还介绍了MathWorks未来所关注的重点投资，包括自动驾驶、6G以及电动化。目前西门子能源正在利用模型在环测试系统，实现复杂开发的协作，这种标准化也有利于其不同业务部门进行更有效的沟通。

中联重科利用数字化提升柔性臂架控制设计

中联重科智能技术有限公司总经理助理、高级工程师张迁，以大型柔性臂架智能化开发为例，分享了利用MATLAB/Simulink实现以模型为中心的设计优势。在演示中，以模型为中心开发出来的柔性臂架，相比于传统方案，在震荡和可操作性上的表现都更优秀。

张迁总结出了MATLAB的以下三个优势：

加速产品开发过程：利用 MATLAB 大规模的数据和计算资源，实现更复杂的仿真和分析，加速产品开发过程。

优化设计、预测产品性能：在产品设计初始阶段，进行仿真集成，实现更全面、准确的仿真分析，有利于优化设计、预测产品性能。

降低了制造企业的试错成本和安全风险，缩短了市场响应时间：MATLAB 数字化仿真把研发制造过程转移至虚拟环境中进行“重现”，让大部分工作都可以在制定决策和确定成本前完成，减少实验次数，安全高效。

西山科技：基于模型的设计推动高精医疗内窥镜图像处理算法的创新

重庆西山科技股份有限公司副总经理/研发中心总经理陈竹表示，由于人体内部是高湿度、充满粘液以及容易出血的环境，同时器械需要移动，并且有消融产生烟雾的情况下，这就给内镜光学系统带来了诸多挑战，在这种情况下，需要将传统光学系统升级改造为计算光学系统。

西山科技利用FPGA实现了图像处理算法，但是在实施过程中，团队认为FPGA具有开发周期长、软硬件环境复杂、仿真结果和实际效果存在差异、算法交付和修改周期长等问题。因此公司使用了MATLAB快速将算法转换为FPGA代码。通过顺利采用基于模型的FPGA算法，相较于传统，无论是开发还是在修改或迭代过程中，都取得了理想的效果。相较于传统FPGA，时间缩短了30%以上，并且报告均可追溯。“经过与MathWorks两年的合作，MBD明显提升了我们的开发效率。”陈竹说道。

西安电子科技大学利用MATLAB促进电子信息工程创新和人才培养 

西安电子科技大学教授、博导，本科生院常务副院长兼教务处处长苏涛，以实际的科研及教学工作为例，介绍了MATLAB的优势。

首先，在科研上，西安电子科技大学利用MATLAB开发滤波器/双工器的自动调试系统。得益于MATLAB图形可视化以及友好的交互式环境，替代了传统基于人工经验的手动黑箱调试，实现了更为精准和快速的过程。

而在教学方面，苏涛介绍了西安电子科技大学利用MATLAB的实践。比如在通信原理相关课程方面，教学工具从实验箱过渡到实验箱加虚拟仿真软件，再到后来虚实结合的软件无线电工程，如今则采用了MATLAB的实践课。无论是基础实验、综合实验还是系统实验，MATLAB基于模型的顶层设计概念，使学生非常便捷的构建起项目。

而对于逻辑电路课程，基于MathWorks的虚拟仿真工具，可以让学生很容易的将理论与实际进行结合，并完成真实系统的测试。

而在信号处理课程上，作业非常难，但是又不需要学生关注每一个细节，学生利用MATLAB可以直观的看出频谱的调节及带来的变化，并理解多路频率的传输、调整及合成问题，从而轻松实现教学目的。

苏涛表示，MATLAB在电子信息专业人才培养方面具有诸多优势，包括集成开发环境、直观的运算表达、类C语言的友好开发、广泛的Toolbox生态支持等等，无论是针对初级还是高级教学工作，都有与之配套的完善的教学体系。而对于科研工作，MATLAB同样能够极大提升前沿科技的效果、效率和效能。

写在最后

MATLAB EXPO中国用户大会再次证明了MathWorks在推动工程创新和教育发展方面的重要角色。通过详实的用户分享，不仅展现了MATLAB社区的活力和热情，也彰显了MathWorks对用户交流与合作的重视。

从MATLAB用户成功案例的分享，我们也看到了MBD正逐步成为数字化工程的核心。随着系统不断变得更为复杂，这种顶层设计的开发方式，能够优化工作流程，提高开发效率和交付质量，并极大促进团队的协作交流。相信，随着AI、云计算以及软件工程实践的融合，MBD思想将越来越变得流行。

在MBD理念的快速发展期，MathWorks通过提供功能强大、高灵活性以及广泛的生态系统支持的工具平台，帮助工程和教育实现着显著的创新。